《Frontiers in Psychology》：Digital stress and life satisfaction in e-sports players: examining the indirect association through fear of missing out
背景：数字压力和错失恐惧（FoMO）可能与电子竞技玩家的心理健康相关，因为这些玩家进行密集且持续的数字互动。然而，数字压力与生活满意度之间的统计关联以及FoMO在这一关联中的潜在作用仍未得到充分理解。本研究旨在考察电子竞技玩家中数字压力与生活满意度之间通过FoMO产生的间接关联。方法：采用定量、横断面相关性设计。通过在线调查收集了居住在土耳其开塞利省的399名电子竞技玩家的数据。参与者完成了个人信息表、生活满意度量表、多维数字压力量表和社交情境错失恐惧量表。计算Spearman等级相关系数以检验研究变量之间的双变量关联。在jamovi（medmod模块）中估计了一个间接关联模型（结构上等同于Hayes的模型4），以检验FoMO是否在统计上解释了数字压力与生活满意度之间的关联。间接效应使用5,000次bootstrap重抽样和百分位95%置信区间进行评估；路径系数为非标准化回归估计值。在R中增加了敏感性和区分效度分析。结果：数字压力与FoMO呈强正相关（ρ = 0.717, p < 0.001），而FoMO与生活满意度呈弱正相关（ρ = 0.203, p < 0.001）。数字压力与生活满意度也呈弱正相关（ρ = 0.193, p < 0.001）。观察到数字压力通过FoMO与生活满意度之间存在小的间接关联（B = 0.057; 95% CI [0.002, 0.118]; 在R中以20,000次重抽样为[?0.0001, 0.117]），因此其显著性处于临界水平，而在模型中纳入FoMO后直接效应不具有统计学显著性（B = 0.025, p = 0.443）。排除重叠条目后的估计值相似（标准化a × b = 0.15–0.17），但区分效度仅得到部分支持（潜变量r = 0.80–0.89）。结论：研究结果表明，电子竞技玩家中数字压力与生活满意度之间通过FoMO存在小的、临界水平的间接关联。因此，FoMO可能是考虑该人群中数字压力与生活满意度关系时的一个相关变量，尽管结果并不稳健。然而，由于采用横断面设计，研究结果应被解释为统计关联而非时间性或因果关系的证据。需要纵向和实验研究来进一步阐明数字压力、FoMO和生活满意度之间的关系。
**研究背景与问题**
数字技术日益融入日常生活，深刻改变了个体的沟通、信息获取、社会参与及休闲竞技方式。尽管数字技术为沟通交流、信息获取、社会连接和参与提供了大量机会，但持续的连接性和对数字需求的持续暴露也可能产生心理挑战。特别是对随时保持可用性的期望、密集的信息流、维持在线存在的压力以及持续监控数字环境的需求，共同促成了数字压力的出现。数字压力被概念化为一个多维构念，涵盖与持续数字连接性、社会期望、在线互动以及技术中介环境的感知需求相关的压力体验（Shaukat et al., 2022; Solís et al., 2023）。既有研究已将数字压力与心理功能、生活质量及幸福感指标联系起来，提示密集数字参与的心理后果值得进一步探究。
电子竞技玩家是这些体验可能尤为突出的一个群体。电子竞技指在电子环境中进行的有组织的竞争性电子游戏，已日益发展为一种结构化的竞争性活动形式（Wagner, 2006）。与传统体育情境不同，电子竞技要求与数字技术持续互动、快速决策、长时间注意力投入以及对动态游戏环境的持续适应（Ayd?n, 2023）。除竞赛本身外，电子竞技玩家可能需要监控对手表现、关注游戏更新和赛事、与队友沟通、保持对团队相关动态的觉察，并参与在线游戏社区和社交媒体平台（Can and Tekkur?un-Demir, 2020）。因此，数字技术不仅是辅助工具，更是电子竞技参与所发生的竞争、社会和 inform 环境的组成部分。这一独特情境使电子竞技玩家成为考察持续数字参与相关心理体验的相关人群。
错失恐惧（FoMO）可能是与此类环境尤为相关的一个构念。FoMO被定义为一种弥散性的担忧，即他人可能正在经历自己缺席的、有回报的或令人向往的体验，并伴随持续与自身社会环境保持连接的渴望（Przybylski et al., 2013）。在自我决定理论框架内，FoMO与基本心理需求（包括自主性、胜任感和关联感）的满足不足相关（Deci and Ryan, 2000）。从社会比较理论的视角看，接触他人信息及参与上行社会比较也可能促成FoMO，尤其是在数字中介环境中（Festinger, 1954）。因此，FoMO已成为理解密集数字参与相关心理体验的重要构念（Barry and Wong, 2020; Brailovskaia et al., 2023; Elhai et al., 2021; Przybylski et al., 2013）。既有研究报告了FoMO、压力与主观幸福感指标之间的关联，尤其是在密集使用社交媒体和其他数字环境的个体中（Tandon et al., 2021）。尽管数字压力和FoMO在概念上相关，但它们并非独立构念：MDDSS将FoMO作为其五个压力成分之一（Hall et al., 2021），而社交情境错失恐惧量表则被开发为具有更广泛条目内容的个体差异测量工具（Przybylski et al., 2013）。数字压力指源于技术中介环境的更广泛压力体验，而FoMO更具体地指对错过有回报或有意义体验的担忧及相关联的连接渴望（Hall et al., 2021; Przybylski et al., 2013）。值得注意的是，24个MDDSS条目中有4个（FoMO子维度）在内容上与社交情境错失恐惧量表10个条目中的4个密切对应（Hall et al., 2021; Przybylski et al., 2013; G?kler et al., 2016）。然而，在本研究中，FoMO还使用独立工具——社交情境错失恐惧量表（Przybylski et al., 2013; G?kler et al., 2016）——进行了评估。因此，两种测量在概念上及部分条目内容上存在重叠，本研究不将数字压力和FoMO视为经验上独立的构念。分析因此为考察FoMO是否在统计上与更广泛的数字压力体验和生活满意度之间的关系相关提供了基础。
电子竞技环境可能尤为容易引发FoMO体验。玩家可能持续监控竞争对手的表现、游戏更新、赛事、团队活动、排名以及游戏社区内的动态。在此环境中，保持知情和连接可能被视为与竞争参与和社会归属均相关。因此，FoMO可能是电子竞技玩家密集数字参与伴随的重要心理体验。理解这一体验有助于更全面地考察电子竞技中持续数字参与的心理后果。
生活满意度代表主观幸福感的认知成分，反映个体根据个人标准对其生活的整体评价（Diener et al., 1985; Polat et al., 2019; Yoka et al., 2025）。既有研究表明，生活满意度与多种个体、社会及情境因素相关，包括社会经济状况、婚姻状况、教育、社会关系、自尊和心理健康（Ghubach et al., 2010）。在体育和锻炼情境中，生活满意度也与心理和社会变量一起被考察（Yerlisu et al., 2012; Polat et al., 2019; Hazar and Ko?, 2020; Hazar and ?zpolat, 2023; K?rl?o?lu, 2024）。随着技术日益嵌入日常生活，技术相关压力也作为生活满意度的潜在相关因素受到关注。既有研究一般报告技术相关压力与生活满意度之间存在负相关（Shaukat et al., 2022; Solís et al., 2023）。然而，在电子竞技中，数字压力与生活满意度之间的关系可能尤为复杂。对电子竞技玩家而言，数字技术不仅是用于沟通或娱乐的工具，更是竞争活动、社会互动、绩效相关行为和信息获取所发生的主要环境。因此，数字参与可能同时提供有回报的体验（如社会连接、成就、归属和参与），同时也使玩家暴露于持续的数字需求和压力源。因此，仅考察数字压力与生活满意度之间的直接或双变量关联可能无法充分捕捉与此关系相关的心理过程。FoMO可能代表这样一种心理过程。密集数字参与可能增强个体对在线环境中发生的活动、成就、社会互动和机会的觉察。这种增强的觉察可能伴随对错过社会性或竞争性有意义体验的担忧，并可能促使持续监控和连接。此类体验反过来可能与个体对其更广泛生活的感知和主观幸福感相关。因此，将FoMO与数字压力和生活满意度一起考察可能有助于更细致地理解这些构念在电子竞技玩家中如何在统计上相互关联。
这一理据也可在更广泛的压力与评价视角下加以考虑。压力过程模型强调，压力的后果不仅受压力源暴露的影响，还受个体体验和应对这些压力源的心理过程的影响（Pearlin et al., 1981）。同样，认知评价理论提出，个体对环境需求的解释和评价对于理解后续心理结果很重要（Lazarus and Folkman, 1984）。从这一视角看，FoMO可被视为密集数字参与更广泛背景下的相关心理体验，可能将技术相关压力体验与主观生活评价联系起来。尽管对数字幸福感的兴趣日益增加，但在单一分析框架内考察数字压力、FoMO和生活满意度的研究有限，尤其是在电子竞技玩家中。既有研究主要分别考察这些构念，或聚焦于一般人群、社交媒体用户或其他数字参与群体，而非其竞争和社会活动本质上嵌入数字环境的个体。因此，在电子竞技参与的具体情境中，数字压力、FoMO和生活满意度如何在统计上相互关联仍不清楚。本研究通过同时考察电子竞技玩家中的数字压力、FoMO和生活满意度，并检验FoMO是否在统计上解释了数字压力与生活满意度之间关联的一部分，来填补这一空白。因此，本研究的贡献超越了考察三个构念之间的简单关联；它在以持续数字连接性、竞争性互动和持续暴露于在线社交和信息环境为特征的电子竞技特定人群中，评估了一个有理论依据的间接关联模型。由此，本研究将数字幸福感研究扩展到一个数字参与是竞争参与固有组成部分的人群。重要的是，本研究不寻求建立因果关系或因果中介。相反，鉴于其横断面设计，它考察观察数据是否在统计上与所提出的间接关联模型一致。在解释FoMO在数字压力与生活满意度关联中的作用时，这一区分尤为重要。因此，本研究旨在考察电子竞技玩家中数字压力、FoMO和生活满意度之间的关联，更具体地确定数字压力与生活满意度之间的关联是否通过FoMO在统计上表达。基于理论框架和既有文献，提出以下假设：H1：数字压力与电子竞技玩家的FoMO呈正相关。H2：FoMO与电子竞技玩家的生活满意度显著相关。H3：数字压力通过FoMO与生活满意度存在显著的间接关联。
**关键技术方法**
本研究采用定量、横断面相关性设计，通过自报在线调查在单一时间点收集数据。研究总体为土耳其开塞利省积极参与电子竞技活动的个体，通过该省一家电子竞技中心以非概率便利抽样法招募参与者。共邀请500人参与，其中399人提供完整回答并纳入最终分析，应答率为79.8%。参与者纳入标准为：年满18岁；过去一年内积极训练或参加任何电子竞技项目的比赛；具备足够的土耳其语读写能力以理解问卷；自愿同意参与；具备足够的数字素养以完成在线问卷。数据收集前获得埃尔吉耶斯大学社会科学与人文学院伦理委员会批准（决定号244；批准日期：2026年6月2日），研究遵循《赫尔辛基宣言》伦理原则。数据通过Google Forms创建的在线问卷在约1个月内收集。测量工具包括：研究者开发的人口信息表（年龄、性别、月收入、电子竞技经验及主要电子竞技游戏）；Diener et al.（1985）开发、K?ker（1991）和Yetim（1991）进行土耳其语改编的生活满意度量表（SWLS，5条目，7点Likert型，本研究中Cronbach's α = 0.861）；Hall et al.（2021）开发、Erin? ?zün（2023）进行土耳其语改编的多维数字压力量表（MDDSS，24条目，5维度：可及性压力、不赞同焦虑、错失恐惧、连接负荷和在线注意，本研究中Cronbach's α = 0.932）；Przybylski et al.（2013）开发、G?kler et al.（2016）进行土耳其语改编的社交情境错失恐惧量表（FoMOs，单维度，10条目，5点Likert型，本研究中Cronbach's α = 0.863）。统计分析使用jamovi和R软件。计算描述性统计和Cronbach's α系数；检验偏度和峰度以评估分布特征；由于部分变量偏离正态分布，使用Spearman等级相关检验双变量关联。为检验FoMO是否在统计上解释了数字压力与生活满意度之间关联的一部分，在jamovi（版本2.6.2；medmod模块）中估计了一个包含一个预测变量、一个 intervening 变量和一个结果变量的简单间接关联模型（结构上等同于Hayes, 2018的模型4），同时估计间接、直接和总效应。间接效应使用5,000次重抽样的非参数bootstrap程序评估，计算百分位95%置信区间；由于该区间下限接近零，在R中以20,000次重抽样（seed = 2026）重新估计主要模型。为考察重叠条目内容的影响，重新估计模型：（a）使用排除MDDSS FoMO子维度四个条目（条目11–14）的20条目数字压力得分；（b）使用与该子维度内容不重叠的六个FoMOs条目（条目5–10）；（c）同时施加两项限制。使用Spearman相关检验各MDDSS维度与FoMOs的关联。使用单因子和双因子验证性因子分析（lavaan 0.6–21；稳健最大似然法，条目视为连续）、异质-单质比率（HTMT）和Fornell–Larcker准则评估MDDSS FoMO条目与FoMOs之间的区分效度，并将三个变量以所有六种可能顺序输入模型。路径系数为基于总量表得分的非标准化回归估计值（B），间接效应的p值基于Wald z检验。当95%置信区间不包含零时，间接效应被视为具有统计学显著性。由于变量非正态分布，检验了间接关联分析 underlying 模型的回归假设：残差正态性（Shapiro–Wilk检验和偏度）、同方差性（Breusch–Pagan检验）、影响观测（Cook距离）和多重共线性（方差膨胀因子）。计算异方差一致（HC3）标准误作为稳健性检验，在R（版本4.5.2）中使用lmtest（0.9–40）、sandwich（3.1–3）、car（3.1–5）和e1071（1.7–17）包获得。样本量规划基于G*Power中针对两个预测变量的多元回归的先验功效分析（f
2 = 0.15, α = 0.05, power = 0.95；最小N = 107; Faul et al., 2007, 2009）。由于该计算不直接评估间接效应（a × b）的功效， additionally 在R（版本4.5.2）中对N = 399进行了蒙特卡洛敏感性分析（正态分布变量，标准化a = 0.826和c′ = 0.075作为本研究中观察值，每种条件2,000个模拟数据集，基于每个数据集5,000次抽取的a × b蒙特卡洛95%置信区间；随机种子 = 2026）。对于标准化b路径0.10、0.15、0.21、0.25和0.30，检测间接效应的功效分别为0.21、0.43、0.69、0.84和0.95。
**研究结果**
**测量工具的内部一致性**：多维数字压力量表表现出高内部一致性（Cronbach's α = 0.932）。社交情境错失恐惧量表和生活满意度量表也表现出良好的内部一致性，Cronbach's α系数分别为0.863和0.861。总体而言，测量工具在本样本中表现出令人满意的内部一致性。
**描述性统计与分布特征**：数字压力量表及其子维度显示负偏度和正峰度，而生活满意度量表显示相对较低的偏度和峰度。多维数字压力量表总分的偏度为?1.588，峰度为2.273，社交情境错失恐惧量表的偏度为?1.534，峰度为2.374。这些值表明变量偏离完全正态分布，尤其是数字压力和FoMO。鉴于这些分布特征，相关分析使用非参数统计程序。
**双变量相关分析**：数字压力与错失恐惧（FoMO）之间存在强正相关且具有统计学显著性（ρ = 0.717, p < 0.001）。此外，数字压力与生活满意度之间存在弱但具有统计学显著性的正相关（ρ = 0.193, p < 0.001）。同样，FoMO与生活满意度呈显著正相关（ρ = 0.203, p < 0.001）。总体而言，这些结果表明较高的数字压力水平与更大的FoMO相关，而数字压力和FoMO均与生活满意度呈弱正相关。相应的Pearson相关系数（作为下文基于回归路径的基础）为r = 0.826（数字压力–FoMO）、r = 0.247（数字压力–生活满意度）和r = 0.270（FoMO–生活满意度），均p < 0.001。
**间接关联分析**：数字压力与FoMO呈正相关（a路径：B = 0.362, 95% CI [0.326, 0.400], p < 0.001），FoMO在控制数字压力后与生活满意度呈正相关但处于临界水平（b路径：B = 0.156, 95% CI [0.004, 0.320], p = 0.052）。数字压力对生活满意度的总效应显著（B = 0.081, 95% CI [0.042, 0.120]）。然而，当模型中纳入错失恐惧后，数字压力对生活满意度的直接效应不再显著（B = 0.025, 95% CI [?0.040, 0.088]）。相比之下，在jamovi分析（5,000次重抽样）中，间接效应的bootstrap 95%置信区间不包含零（95% CI [0.002, 0.118]），这将表明间接关联具有统计学显著性。然而，下限实际上为零（0.002），在R中以20,000次重抽样重复分析时降至?0.0001，且b路径处于临界水平（p = 0.052），因此间接关联小、估计不精确且统计显著性处于临界水平（标准化a × b = 0.17）。这些结果表明数字压力与生活满意度之间通过错失恐惧存在小的、统计显著性处于临界水平的间接关联；它们并未在因果意义上建立中介。
**回归诊断**：生活满意度模型的残差偏离正态（偏度 = 0.48; Shapiro–Wilk p < 0.001），且Breusch–Pagan检验对两个回归方程均显著（生活满意度p = 0.003, FoMO p < 0.001），因此对间接效应使用bootstrap推断。最大Cook距离为0.115，方差膨胀因子为3.15。使用HC3标准误时，a路径（B = 0.362, SE = 0.019, p < 0.001）和总效应（B = 0.081, SE = 0.020, p < 0.001）仍显著，而b路径处于临界水平（B = 0.156, SE = 0.083, 95% CI [?0.006, 0.319], p = 0.059），直接效应仍不显著（B = 0.025, SE = 0.032, p = 0.444）。
**敏感性分析**：在R中以20,000次bootstrap重抽样重新估计主要模型时，估计值不变（a × b = 0.057, bootstrap SE = 0.030, p = 0.058；标准化a × b = 0.17, 95% CI [0.002, 0.354]），但非标准化区间下限为?0.0001而非0.002。在30次独立的5,000次重抽样运行中，下限在21次运行（70%）中高于零，范围为?0.0016至0.0023。因此，间接关联的统计显著性处于临界水平并取决于重抽样运行，而关联的大小是稳定的。从数字压力得分中移除MDDSS FoMO子维度的四个条目（MDDSS-20）、将FoMOs限制为与该子维度内容不重叠的六个条目（条目5–10）或两者兼施，均未实质改变间接关联的大小（标准化a × b = 0.15–0.17）。当使用FoMOs条目5–10时，95% CI排除零（下限0.003），而使用完整FoMOs时包括零（下限?0.0001和?0.002）。直接效应在所有设定中均不显著（c′ = 0.025–0.039, 所有p ≥ 0.27）。
**MDDSS各维度与FoMOs的关联**：所有五个维度均与FoMOs呈正相关（完整FoMOs的ρ = 0.44–0.61，条目5–10的ρ = 0.47–0.57；均p < 0.001）。FoMO子维度（条目11–14）与FoMOs的关联（ρ = 0.56）并不强于可及性压力（ρ = 0.61）、不赞同焦虑（ρ = 0.61）或连接负荷（ρ = 0.57）维度，而不含该子维度的数字压力得分与FoMOs的相关性与完整得分一样强（ρ = 0.716 vs. 0.717）。所有维度也与生活满意度呈弱正相关（ρ = 0.11–0.17, 均p < 0.05）。
**区分效度**：使用验证性因子分析检验区分效度。将MDDSS FoMO条目（条目11–14）与FoMOs条目分开的双因子模型优于单因子模型，无论是完整FoMOs（稳健CFI = 0.956 vs. 0.936；稳健RMSEA = 0.055 vs. 0.066；未标化Δχ
2(1) = 59.0, p < 0.001）还是条目5–10（稳健CFI = 0.970 vs. 0.917；稳健RMSEA = 0.050 vs. 0.082；未标化Δχ
2(1) = 59.1, p < 0.001）。然而，两组条目之间的潜变量相关很高（完整FoMOs为0.885，条目5–10为0.796），HTMT值分别为0.87和0.79，FoMOs的平均方差提取量（0.34–0.39）低于潜变量相关的平方（0.78和0.63），因此Fornell–Larcker准则未满足。因此，条目在统计上可区分，但构念密切相关。最后，由于包含三个观测变量的模型是饱和的，数字压力、FoMO和生活满意度的所有六种顺序同样好地再现数据，无法在统计上加以区分。
**讨论与结论**
本研究考察了电子竞技玩家中数字压力、错失恐惧（FoMO）和生活满意度之间的关系。最显著的发现是，数字压力与生活满意度之间的关联以通过FoMO的小间接关联为特征，其统计显著性处于临界水平（置信下限位于零且随bootstrap运行而变化）。尽管当模型中纳入FoMO后数字压力与生活满意度之间的直接关联不具有统计学显著性，但bootstrap分析表明通过FoMO的间接关联在主要jamovi运行中区间排除零，而在20,000次重抽样复制中包括零。这些发现提示FoMO可能是理解电子竞技玩家数字压力与生活满意度关联时需要考虑的相关变量。然而，鉴于研究的横断面性质，这些发现应被解释为统计关联而非因果过程的证据。
本研究发现与先前强调FoMO与生活满意度和心理健康相关的研究大致一致。例如，Deniz（2021）在一项以大学生为对象的研究中报告了FoMO在社会自我效能感与生活满意度关系中的显著间接作用。这一发现提示生活满意度可能不仅与个体或环境特征相关，还与个体对其社会环境中错过体验或发展的担忧相关。类似地，有研究报告社交媒体使用与生活满意度之间的关系与FoMO和压力相关，其发现表明FoMO与更大的压力和更低的生活满意度相关。在此背景下，本研究中识别出的间接关联与在考察数字体验与生活满意度关系时考虑FoMO的重要性相一致。这些发现也可在强调压力体验心理评价的理论框架内加以考虑。根据压力过程模型，压力的后果不仅取决于压力源暴露，还取决于与这些体验相关的心理反应（Pearlin et al., 1981）。同样，Lazarus和Folkman（1984）的认知评价理论强调个体对环境需求的感知和解释对后续心理结果很重要。从这一视角看，数字压力可能部分通过个体对错过相关社会或数字体验的担忧与生活满意度相关。然而，由于当前研究采用横断面设计，这一解释应被视为对观察关联的有理论依据的解释，而非数字压力导致FoMO或FoMO导致生活满意度变化的证据。
数字压力与FoMO之间识别出强正相关（ρ = 0.717, p < 0.001）。这一发现在电子竞技情境中可能尤为相关，因为玩家频繁与数字平台互动、关注游戏更新、监控对手表现，并与队友和在线社区保持沟通。这种持续连接性可能与对错过重要信息、事件或互动的更大担忧相关。先前研究同样表明密集数字互动与FoMO相关（Przybylski et al., 2013; Dhir et al., 2018; Bright and Logan, 2018）。Marsh et al.（2024）报告了数字工作环境中信息过载、FoMO、压力、倦怠和心理健康之间的关联。同样，Yang et al.（2021）发现大学生中FoMO与感知压力之间存在中度正相关，并报告了FoMO在压力与问题性智能手机使用关系中的间接作用。尽管这些研究在不同人群和情境中进行，但它们共同提示在数字密集环境中压力和FoMO可能密切相关。本研究中观察到的强关联也可结合电子竞技参与的特征加以理解。电子竞技玩家可能经历与竞争性游戏相关的表现压力、竞争需求、团队相关挑战、有限社会支持及其他心理需求（Kegelaers et al., 2024）。这些条件可能增加保持与数字环境连接的重要性。因此，数字压力和FoMO可能是同一数字生态系统中密切相关的体验。然而，观察到的相关强度不应被解释为数字压力导致FoMO的证据。需要纵向研究来确定这一关系的时间方向。
另一个显著发现是数字压力与生活满意度之间低但具有统计学显著性的正相关（ρ = 0.193, p < 0.001）。在情境化解释这一发现之前，检查了量表计分和得分分布：不涉及反向计分条目，条目反应在允许范围内，仅9名（数字压力）和13名（FoMO）受访者的平均条目得分达到4.5或以上；尽管数字压力和FoMO分布呈负偏态，但正关联也通过基于秩的（Spearman）系数观察到。这一发现与大多报告数字压力或技术相关压力与生活满意度之间负相关的文献不同（Roux and Botha, 2021; Ulandari and Islamia, 2025; Shaukat et al., 2022; Bakio?lu et al., 2022; Acaray, 2026）。先前研究提示较高水平的技术相关压力可能与较低的幸福感和生活满意度相关。相反，本研究中观察到的正关联可能反映数字技术在电子竞技玩家日常生活中所扮演的独特角色。对电子竞技玩家而言，与数字技术的密集互动可能同时代表压力来源和社会参与、成就、娱乐及身份的重要组成部分。因此，被体验为有压力的数字参与也可能嵌入玩家认为有意义和有回报的活动中。由于这些解释在本研究中未被测量，它们应被视为可能性而非发现。Shaukat et al.（2022）报告了类似模式，发现COVID-19疫情期间技术压力与生活满意度之间存在中度正相关。这些发现提示技术相关压力在不同人群和情境中与幸福感的关系未必相同。因此，本研究中观察到的正关联应谨慎解释，尤其因为其强度相对较小。
研究还识别出FoMO与生活满意度之间低但具有统计学显著性的正相关（ρ = 0.203, p < 0.001）。这一发现与先前研究中频繁报告的负相关关系不同（Shaukat et al., 2022; Bakio?lu et al., 2022; Gupta and Sharma, 2021; Sommantico et al., 2023; Rahmah and Qudsyi, 2024; Dani and Kurniawan, 2024; Ogunsemi and Lapinni, 2026; Aslan, 2025）。在电子竞技玩家中观察到的正关联可能反映电子竞技参与特定的社会和竞争特征。对于高度参与竞争性游戏的个体而言，关注游戏动态、参与团队活动、与其他玩家保持沟通以及监控竞争环境可能不仅被视为压力来源，也被视为社会互动、归属、成就和胜任感的机会。在此背景下，对错过活动或动态的某种程度的担忧可能与更大的电子竞技社区参与相关。因此，FoMO与生活满意度的关联可能因其发生的社会和技术情境而异。一些先前研究也报告FoMO并非一致地与负面结果相关。例如，Elsayed（2025）识别出FoMO与生活满意度之间的弱正关联，提示FoMO的作用可能因情境而异。Khetawat和Steele（2023）也报告了FoMO在压力与问题性智能手机使用关系中的间接作用。综合来看，这些发现表明FoMO可能根据个体的社会环境、数字参与模式和在线活动目的而具有适应性和适应不良的相关因素（Leis et al., 2026）。因此，本研究中识别出的正关联可能与电子竞技参与的竞争性、社会性和社区导向性质有关。这一解释也与自我决定理论强调的归属感和胜任感需求相容（Deci and Ryan, 2000）。然而，相对较小的相关系数表明这一关系不应被解释为强关联。
研究结果也具有潜在实践意义。结果表明，旨在理解电子竞技玩家生活满意度的方法不仅应考虑数字压力，还应考虑与密集数字参与相关的心理体验。由于研究结果为横断面且间接关联较小，它们不提供具体干预措施的基础；需要进一步的纵向和实验证据。
进行了若干额外分析以评估间接关联的稳健性，这些分析对主要结果进行了限定。第一，bootstrap区间下限位于零且其位置取决于随机种子，因此间接关联的统计显著性应被视为临界水平而非已确立，而点估计（a × b = 0.057；标准化a × b = 0.17）是稳定的。第二，关联不依赖于两个量表共享的内容：从数字压力得分中移除四个FoMO子维度条目和/或将FoMOs限制为六个不重叠条目，标准化间接关联基本不变（0.15–0.17），尽管区间限再次围绕零移动。这与维度水平相关一致：所有五个MDDSS维度（不仅是FoMO子维度）均与FoMOs相关（ρ = 0.44–0.61），且20条目得分与FoMOs的相关性与完整得分一样强。第三，验证性分析表明MDDSS FoMO条目与FoMOs在统计上可区分（双因子模型优于单因子模型）但密切相关（潜变量r = 0.80–0.89；HTMT = 0.79–0.92），且Fornell–Larcker准则未满足。因此，此处测量的数字压力和FoMO是密切相关的构念，区分效度仅得到部分支持。预测变量和 intervening 变量之间的如此强关系也增加了b路径的不确定性（方差膨胀因子 = 3.15），这可能导致了宽区间。最后，由于包含三个观测变量的模型是饱和的，变量的替代顺序同样好地再现数据，这些分析无法确定关联的方向。因此，此处报告的间接关联应被视为小的、临界水平的结果，需要重复验证。
本研究考察了电子竞技玩家中数字压力、错失恐惧（FoMO）和生活满意度之间的关联。研究结果支持H1，揭示数字压力与FoMO之间存在强正相关。H2也得到支持，因为FoMO与生活满意度呈小但具有统计学显著性的正相关。数字压力与生活满意度之间也观察到类似的小但具有统计学显著性的正相关。然而，这些正关联应谨慎解释，并应在电子竞技参与的特定情境中加以理解。
研究结果为H3提供了不确定的证据。尽管数字压力与生活满意度之间通过FoMO的估计间接关联较小且在替代模型设定中相对稳定，但其统计显著性对bootstrap重抽样和数字压力得分的设定敏感。置信区间仅在原始分析中边际性地排除零，而在20,000次重抽样复制和使用20条目数字压力得分的敏感性分析中包括零。因此，间接关联不应被视为稳健确立。这些结果提示，在考察数字压力与生活满意度之间的关联时，FoMO可能是需要考虑的相关变量；然而，当前发现并未为所提出的间接关联提供确凿证据。此外，数字压力与FoMO之间的强关联以及两个构念区分效度的部分支持表明，它们密切相关但在本样本中未必可互换。因此，解释研究发现时应适当考虑测量之间可能存在的概念重叠。鉴于横断面设计，观察到的关联无法确立时间顺序或因果关系。特别是，结果并未证明数字压力导致FoMO或FoMO随后影响生活满意度。总体而言，本研究为考察电子竞技玩家中数字压力、FoMO和生活满意度的有限文献做出了贡献。研究发现强调了在数字密集的体育情境中考察这些密切相关的心理体验的重要性，同时强调了解释间接关联时需要谨慎。未来需要使用纵向设计、全面测量模型和具有更强区分效度证据的测量工具的研究来阐明电子竞技人群中数字压力、FoMO和生活满意度之间的关系。
**局限性**：研究存在若干局限性。第一，研究仅在开塞利省积极参与电子竞技活动的个体中进行，因此发现可能无法推广到其他城市、国家、文化背景或竞争环境的电子竞技玩家。第二，横断面研究设计是一个重要局限。由于所有变量在单一时间点测量，无法确立数字压力、FoMO和生活满意度的时间顺序。因此，分析中识别出的间接效应不应被解释为因果关系的证据或数字压力导致FoMO并随后影响生活满意度的确认。建议采用纵向和实验研究来考察这些关系的方向和时间发展。第三，所有变量均使用自报测量评估。自报数据可能受反应倾向、社会赞许性和参与者对问题的主观解释的影响。未来研究可通过纳入行为指标、数字参与的客观测量或随时间重复评估来加强证据。第四，研究使用便利抽样，可能限制样本的代表性。未来研究可采用概率或分层抽样方法，并纳入来自不同地区和竞争水平的电子竞技玩家。第五，MDDSS包含一个FoMO子维度，其四个条目在内容上与用作 intervening 变量的FoMO量表条目密切对应。排除该子维度和相应FoMOs条目的敏感性分析给出了相似的标准化间接关联（0.15–0.17），且其他MDDSS维度也与FoMOs强相关。然而，验证性分析显示MDDSS FoMO条目与FoMOs之间的潜变量相关很高（0.80–0.89）且未满足Fornell–Larcker准则，因此此处测量的数字压力和FoMO不能被视为完全不同的构念，它们之间的强关联（ρ = 0.717）及由此产生的间接关联可能部分反映共享的构念内容。第六，间接关联较小，其置信区间下限位于零（且随bootstrap随机种子变化），b路径处于临界水平。蒙特卡洛敏感性分析表明，在a路径与观察值一样大的情况下，样本对低于约0.25的标准化b路径的功效低于80%，因此结果可能对抽样变异性敏感。此外，回归残差偏离正态并显示异方差性，模型未调整协变量（如年龄、性别、电子竞技经验），且横断面数据无法区分的变量替代顺序仅进行了描述性估计，无法指示因果方向。未来研究还应考察可能相关的变量，如游戏类型、职业状态、每日游戏时长、竞争水平、社会支持、游戏动机、数字自我调节和问题性游戏行为。纵向研究可能特别有助于考察数字压力的变化是否随后伴随FoMO和生活满意度的变化。
